package com.edee.bigday.commodity.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.edee.bigday.commodity.dao.CategoryDao;
import com.edee.bigday.commodity.entity.CategoryEntity;
import com.edee.bigday.commodity.service.CategoryBrandRelationService;
import com.edee.bigday.commodity.service.CategoryService;
import com.edee.bigday.commodity.vo.Catalog2Vo;
import com.edee.common.utils.PageUtils;
import com.edee.common.utils.Query;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

//import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        //2、组装成父子树形结构
        //1)找到所有的一级分类：
        /*List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter((categoryEntity) -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == 0;
        }).collect(Collectors.toList());*/
        //由于filter小括号只有一个参数，小括号可以省略，返回值只有一条语句，大括号和return可以省略。
        //简化如下：
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildren(menu, entities));
            return menu;
        /*}).sorted((menu1,menu2)->{
            return (menu1.getSort()==null?0:menu1.getSort())-(menu2.getSort()==null?0:menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());*/
        }).sorted(Comparator.comparingInt(menu -> (menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()))).collect(Collectors.toList());
        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 先检查要删除的菜单是否被引用：

        //物理删除：
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    @Override
    public Long[] findCatalogPath(Long catalogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catalogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     * @CacheEvict：缓存失效模式
     */
    //删除单个缓存：
    //    @CacheEvict(value = "commodity", key = "'getLevel1Categories'")
    //删除多个缓存：@Caching可以同时进行多种缓存操作。
    /*@Caching(evict = {
            @CacheEvict(value = "category02", key = "'getLevel1Categories'"),
            @CacheEvict(value = "commodity", key = "'getLevel1Categories'")
    })*/
    //同时删除同一个分区中的多个缓存：
    //约定：存储同一类数据的缓存，指定为同一个分区，并将分区名作为前缀。
    @CacheEvict(value="category02",allEntries = true)
    @Transactional //开启事务
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        //首先更新当前表的数据：
        this.updateById(category);
        //级联更新关联表的数据：
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());

        //解决缓存一致性问题：
        //1、同时修改缓存中的数据：
        //2、删除缓存：redis.del("catalogJSON")；等待下次查询时更新缓存。
        //但是，以上两种模式在大并发下都存在一些漏洞：
    }

    //@Cacheable表示当前方法的结果需要缓存。
    //为每个缓存的数据指定缓存名称，相当于对缓存进行分区（可按照业务类型分区）
    // 如果缓存中无数据，就会调用方法，并将结果放入缓存。如果缓存中已有数，则不再调用方法。
    //默认行为：
    //1）如果缓存中有，方法不调用；
    //2）key默认自动生成：如：category02::SimpleKey []
    //3）缓存中value的值，默认使用JDK序列化机制，存储的是序列化后的数据；
    //4）默认TTL时间：-1；
    //自定义：
    //1）指定缓存的key；
    //SpEL语法参考文档：https://docs.spring.io/spring-framework/docs/5.2.13.RELEASE/spring-framework-reference/integration.html#cache-spel-context
    //2）指定缓存的超时时间(存活时间/过期时间/租期)；在application.properties中配置TTL。
    //3）将数据以Json格式存入缓存。
//    @Cacheable(value = {"category02","commodity"},key = "'level1Categories'")
    //结果：category02::level1Categories、commodity::level1Categories
    /**
     * 再次梳理SpringCache的原理：
     *      SpringCache中有一个缓存管理器CacheManager(本例使用RedisCacheManager)，可以造出多种缓存组件Cache(
     *      本例为RedisCache)，缓存组件负责缓存的读写。
     *      接着，找到RedisCache的源码：org.springframework.data.redis.cache.RedisCache:
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category02"}, key = "#root.method.name",sync = true)
    //结果：category02::getLevel1Categories、commodity::getLevel1Categories
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categories() {
        System.out.println("getLevel1Categories()方法被调用002...");
        long l = System.currentTimeMillis();
        //List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("cat_level", 1));
        System.out.println("耗时(ms)：" + (System.currentTimeMillis() - l));
        //以上两种写法均可。
        return categoryEntities;
        //测试缓存null，避免缓存穿透：
//        return null;
    }

    @Cacheable(value = "category02",key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("获取三级分类数据，查询了数据库...");
        /**
         * 优化：
         * 1、将多次数据库查询变为一次：
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        //1、查出所有的一级分类：
//        List<CategoryEntity> level1Categories = getLevel1Categories();
        List<CategoryEntity> level1Categories = getParent_cid(selectList, 0L);
        //2、封装数据：
        Map<String, List<Catalog2Vo>> parent_cid = level1Categories.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //v为每一个一级分类，现需查询v对应的所有二级分类：
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //将categoryEntities封装为指定类型的List：
            List<Catalog2Vo> catalog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catalog2Vo catalog2Vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //查找当前二级分类的三级分类，并封装成vo：
                    List<CategoryEntity> level3Categories = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Categories != null) {
                        List<Catalog2Vo.Catalog3Vo> catalog3Vos = level3Categories.stream().map(l3 -> {
                            Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catalog2Vo.setCatalog3List(catalog3Vos);
                    }
                    return catalog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catalog2Vos;
        }));
        return parent_cid;
    }

    //TODO io.netty.util.internal.OutOfDirectMemoryError：堆外内存溢出
    //1）SpringBoot2.0之后，默认使用lettuce作为操作Redis的客户端；
    //2）lettuce的bug导致netty“堆外内存溢出”。如果netty没有指定堆外内存，默认使用-Xmx100m，可以通过
    //  -Dio.netty.maxDirectMemory进行设置；
    //3）解决方案：不能只使用-Dio.netty.maxDirectMemory设置增大堆外内存：
    //  3.1）升级lettuce客户端；
    //  3.2）改用jedis客户端；
//    @Override
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJson2() {
        /**
         * 1、缓存空结果，避免缓存穿透
         * 2、设置过期时间，加上随机值，避免缓存雪崩；
         * 3、加锁，避免缓存击穿。
         * 前两个相对容易解决，重点需要解决加锁问题。
         */
        //加入缓存逻辑（缓存中存放的数据是json字符串，以便跨语言、跨平台兼容）--【序列化】：
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //若缓存中不存在，则从数据库查询数据：
            System.out.println("缓存不命中，将要查询数据库...");
//            Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWitRedisLock();
            Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWitRedissonLock();

            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中，直接返回...");
        //从缓存中取出的catalogJSON，还需要转换为指定的对象--【反序列化】：
        Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }

    /**
     * 缓存中的数据如何和数据库保持一致？
     * 缓存一致性问题：
     * 1）双写模式；
     * 2）失效模式；
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWitRedissonLock() {
        //锁的名称涉及到锁的粒度，粒度越细，可能运行越快。
        //锁的粒度要细化到具体的数据，如品牌1，锁名称为brand-1-lock；品牌2，锁名称为brand-2-lock。
        RLock lock = redisson.getLock("catalogJson-lock");
        lock.lock();
        Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWitRedisLock() {
        //1、抢占分布式锁，即去Redis中占坑，并实现占锁和设置过期时间的原子性：
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 90, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            //加锁成功，执行数据库查询操作：
            System.out.println("获取分布式锁成功，将要查询数据库...");
            //先设置锁自动过期时间，避免死锁，但设置过期时间必须和抢占锁保持同步(原子)，所以不能用下面方法设置过期时间：
            //stringRedisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                //操作执行完毕，删除锁(解锁)：
                //删除锁(解锁)之前，先判断是否是本次抢到的锁，但下面的删除锁(解锁)的操作不具有原子性：
            /*String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
            if (lockValue.equals(uuid)) {
                stringRedisTemplate.delete("lock");
            }*/
                //删除锁(解锁)的改进办法：采用lua脚本解锁：
                String script = "if redis.call(\"get\",KEYS[1]) == ARGV[1]\n" +
                        "then\n" +
                        "    return redis.call(\"del\",KEYS[1])\n" +
                        "else\n" +
                        "    return 0\n" +
                        "end";
                Long lock1 = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
                System.out.println("分布式锁删除结果：" + lock1);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            //加锁失败，重试(自旋)：
            System.out.println("获取分布式锁失败，自旋，等待重试...");
            try {
                Thread.sleep(300);
            } catch (Exception e) {
            }
            return getCatalogJsonFromDbWitRedisLock();
        }
    }

    private Map<String, List<Catalog2Vo>> getDataFromDb() {
        System.out.println("再次确认缓存中是否存在目标数据：");
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<>() {
            });
            System.out.println("再次确认缓存完毕，目标数据已存在，直接返回！");
            return result;
        }
        System.out.println("再次确认完毕，仍未命中，查询了数据库...");
        /**
         * 优化：
         * 1、将多次数据库查询变为一次：
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        //1、查出所有的一级分类：
//        List<CategoryEntity> level1Categories = getLevel1Categories();
        List<CategoryEntity> level1Categories = getParent_cid(selectList, 0L);
        //2、封装数据：
        Map<String, List<Catalog2Vo>> parent_cid = level1Categories.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //v为每一个一级分类，现需查询v对应的所有二级分类：
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //将categoryEntities封装为指定类型的List：
            List<Catalog2Vo> catalog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catalog2Vo catalog2Vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //查找当前二级分类的三级分类，并封装成vo：
                    List<CategoryEntity> level3Categories = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Categories != null) {
                        List<Catalog2Vo.Catalog3Vo> catalog3Vos = level3Categories.stream().map(l3 -> {
                            Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catalog2Vo.setCatalog3List(catalog3Vos);
                    }
                    return catalog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catalog2Vos;
        }));

        //将上面的数据转换为json字符串，放入缓存：
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        //TODO 避免缓存的穿透和雪崩：
//        if ("null".equals(s)) {
//            s = "0";
//        }
        long min = 5;
        long max = 10;
        long randomLong = min + (((long) (new Random().nextDouble() * (max - min))));
        System.out.println("catalogJSON过期时间(Min)：" + randomLong);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, randomLong, TimeUnit.MINUTES);

        return parent_cid;
    }

    //从数据库查询并分装  三级分类数据：
//    @Override
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        //只要是同一把锁，就能锁住需要这把锁的所有线程：
        //1、synchronized (this)：SpringBoot所有组件在容器中都是单例的，即，同一批请求使用的是同一个this：
        //TODO 本地锁（如synchronized、JUC(Lock)）只能锁住当前进程。要想锁住所有进程，必须使用分布式锁。
        synchronized (this) {
            //得到锁之后，再次确认缓存中是否有该数据：
            return getDataFromDb();
        }
    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
//        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        List<CategoryEntity> collect = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parent_cid)).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

    private List<Long> findParentPath(Long catalogId, List<Long> paths) {
        //1、收集当前节点Id：
        paths.add(catalogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catalogId);
        //2、如果有父Id，则收集父Id：
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    //递归查找所有菜单的子菜单：
    private List<CategoryEntity> getChildren(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId())).map(categoryEntity -> {
            //找到子菜单：
            categoryEntity.setChildren(getChildren(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        /*}).sorted((menu1,menu2)->{
            //菜单的排序：
            return (menu1.getSort()==null?0:menu1.getSort())-(menu2.getSort()==null?0:menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());*/
        }).sorted(Comparator.comparingInt(menu -> (menu.getSort() == null ? 0 : menu.getSort()))).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}